《李玲玲_第三章-图像增强-2011年版》由会员分享，可在线阅读，更多相关《李玲玲_第三章-图像增强-2011年版（62页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、第三章 图像增强2问题的引入l 看两个图例，分析画面效果不好的原因。亮暗差别不是很大3解决问题的思路l 提高对比度，增加清晰度4对比度的概念l 对比度：通俗地讲，就是亮暗的对比程度。l 对比度通常表现了图像画质的清晰程度。5对比度的计算l对比度的计算公式如下：即相邻像素间的灰度差即相邻像素间的灰度差为的像素分布概率其中：像素相邻：四近邻八近邻6对比度的计算例设图像为：说明：例中对比度按四近邻计算7图像增强l图像增强的目的是为了改善画质，使图像的 显示效果更加清晰。8本章中主要内容l3.1线性对比度展宽l3.2动态范围调整l3.3直方图均衡化处理l3.4伪彩色技术93.1线性对比度展宽l对比度展
2、宽的目的是：通过将亮暗差异（即对 比度）扩大，来把人所关心的部分强调出来。l原理是，进行像素点对点的，灰度级的线性影 射。该影射关系通过调整参数，来实现对亮暗 差异的扩大。10线性对比度展宽 实现方法l设原图、处理后的结果图的灰度值分别为f(i,j) 和g(i,j);l要求 f(i,j)和g(i,j)均在0，255间变化，但是g 的表现效果要优于f。l因为f和g的取值范围相同，所以通过 抑制 不重 要的部分，来 扩展 所关心部分的对比度。11线性对比度展宽 实现方法为了达到上面所提出的目的，原图（横轴上的f(i,j)）与 处理后图（纵轴上的g(i,j)）的灰度影射关系可用下图 表示。255ab
3、fg255gagb(i,j)(i,j)12线性对比度展宽 实现方法将上面图示的影射关系，用计算公式表达即为：13对比度展宽效果示例14线性对比度展宽 灰级窗l当256个灰度级所表示的亮暗范围内的信息量太大 ，没办法很好地表述时，通过开窗的方式，每次只 把窗内的灰度级展宽，而把窗外的灰度级完全抑制 掉。l例如：CT图像采用灰级窗技术，骨窗、肌肉窗、 组织窗就可分别清晰地显示相应的内容。15灰级窗效果示例原图肺窗肌肉窗骨窗16线性对比度展宽 灰级窗的实现方法l如图所示，灰级窗实际上是线性对比度展宽 的一种特殊形式。255abfg 255gagb(i,j)(i,j)255abfg 255(i,j)(
4、i,j)线性对比度展宽灰级窗173.2动态范围调整 动态范围的概念l动态范围：是指图像中所记录的场景中从暗到 亮的变化范围。l动态范围对人视觉的影响：由于人眼所可以分 辨的灰度的变化范围是有限的，所以当动态范 围太大时，很高的亮度值把暗区的信号都掩盖 了。18动态范围调整 动态范围调整的思路l动态范围调整思路：通过动态范围的压缩可以将所关心部分的 灰度级的变化范围扩大。l动态范围调整方法分为以下两种：1）线性动态范围调整2）非线性动态范围调整19线性动态范围调整 基本思路l通过把原图中“不太黑”的像素也变成黑，把原图中“不太 白”的相素也变成白的方式，来压缩动态范围，使新的图像中，关心部分的对
5、比度可以展宽。l如下图所示，将原来0,255范围内的亮暗变化，压缩 到a,b范围内。黑白ab025520线性动态范围调整效果示例21线性动态范围调整 实现方法l按照上面的设计思路，可以得到新图与原图的对应 关系如下。l可以看到，线性动态范围调整的影射关系与灰级窗 的相同。黑白ab0255255abfg 255(i,j)(i,j)22线性动态范围调整 例题1399821373360646820529260黑：0 2白：9 7小于等于2的变为0大于等于7的变为9039990039336064 69005 09060029990029227074 79005 09070将2,7转换到0,9作用：进行
6、亮暗限幅 g(i,j)=9/(7-2)*f(i,j)- 2C=16.9211C=26.2895灰度变化范围0,9 目标变化范围2,7 23非线性动态范围调整 原理l提出非线性动态范围调整，是因为线性动态范围调 整的分段线性影射不够光滑。l非线性动态范围调整，要求可以用光滑的曲线来实 现。l考虑到人眼对视觉信号的处理过程中，有一个近似 对数算子的环节，因此，可采用对数运算来实现非 线性动态范围调整。24非线性动态范围调整示例25非线性动态范围调整 实现方法l设原图为f(i,j)，处理后的图像为g(i,j)，则影射关系为：26非线性动态范围调整例题1399821373 36064 68205 29
7、260359994358558086 89407 49480g(i,j)=9*log(f(i,j)+1)作用：将暗的部分扩展，而将亮的部分抑制。C=16.9211C=18.76322728低灰度区扩展 高灰度区压缩2930高灰度区扩展 低灰度区压缩31323334353637383940414243443.3直方图均衡化（histogram equalization） 基本原理l定义：直方图均衡化是一种借助直方图变换实现 灰度映射从而达到图像增强目的的方法。l基本思想：将原图象的直方图通过变换函数修正 为均匀的直方图，然后按均衡直方图修正原图象 。l说明：图象均衡化处理后，图象的直方图是平直
8、的，即各灰度级具有相同的出现频数，那么由于 灰度级具有均匀的概率分布，图象看起来就更清 晰了。45直方图均衡化 直方图复习对于数字图像来说， 灰度级可以看成是离散的 ，用rk表示；设：总像素个数为n，灰度 为rk ，像素数为nk则概率密度为：P(rk) = nk/n4647直方图均衡化 变换公式推导l令r代表灰度级，P (r )为概率密度函数。lr值已归一化，最大灰度值为1。均匀分布非均匀分布4849l要找到一种变换S=T ( r)使直方图变平直，为 使变换后的灰度仍保持从黑到白的单一变化 顺序，且变换范围与原先一致，以避免整体 变亮或变暗。必须规定：（1）在0r1中，T(r)是单调递增函数；
9、（2）当0r1时,0T(r)1。5051l考虑到灰度变换不影响象素的位置分布，也 不会增减象素数目。所以有说明：P(s)=1/L, L是均衡化后灰度的变化范围， 在这里归一化为1，所以P(s)=1 累计分布概率52应用到离散灰度级，设一幅图象的象素总数为n ，分L个灰度级。nk : 第k个灰度级出现的频数。第k个灰度级出现的概率p (rk )=nk /n其中0rk1，k=0,1,2,.,L-1累计分布概率形式可写为：变换后图像为：g(i,j)=255*Sk(f(i,j)其中f(i,j)和g(i,j)为变换前后像素位置(i,j)处的 灰度值53例：设图象有64*64=4096个象素，有8个灰度级
10、， 灰度分布如表所示。进行直方图均衡化。rk r0=0 r1=1/7 r2=2/7 r3=3/7 r4=4/7 r5=5/7 r6=6/7 r7=1nk 790 1023 850 656 329 245 122 81p(rk) 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06 0.03 0.0254步骤：rk r0=0 r1=1/7 r2=2/7 r3=3/7 r4=4/7 r5=5/7 r6=6/7 r7=1nk 790 1023 850 656 329 245 122 81p(rk) 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06 0.03 0.02551. 计算sk
11、。rk r0=0 r1=1/7 r2=2/7 r3=3/7 r4=4/7 r5=5/7 r6=6/7 r7=1nk 790 1023 850 656 329 245 122 81p(rk) 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06 0.03 0.02sk计算 0.19 0.44 0.65 0.81 0.89 0.95 0.98 1.0056rk r0=0 r1=1/7 r2=2/7 r3=3/7 r4=4/7 r5=5/7 r6=6/7 r7=1nk 790 1023 850 656 329 245 122 81p(rk) 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0
12、.06 0.03 0.02sk计算 0.19 0.44 0.65 0.81 0.89 0.95 0.98 1.00sk舍入 1/7 3/7 5/7 6/7 6/7 1 1 12. 把计算的sk就近安排到8个灰度级中。57rk r0=0 r1=1/7 r2=2/7 r3=3/7 r4=4/7 r5=5/7 r6=6/7 r7=1nk 790 1023 850 656 329 245 122 81p(rk) 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06 0.03 0.02sk计算 0.19 0.44 0.65 0.81 0.89 0.95 0.98 1.00sk舍入 1/7 3/7
13、5/7 6/7 6/7 1 1 1sk s s1 1 s s3 3 s s5 5 s s6 6s s7 7nsk 790 1023 850 985448p(sk) 0.19 0.25 0.21 0.240.113. 重新命名sk，归并相同灰度级的象素数。58直直方图均衡化方图均衡化均衡化前后直方图比较：59直方图均衡化实质：是原直方图 上频数较小的某些灰度级被合并到一 个或几个灰度中，频率小的部分被压 缩，频率大的部分被增强。其本质是 减少灰度等级换取对比度增强。60直方图均衡化效果示例61623.4伪彩色增强方法 基本原理l由于人眼分辨不同彩色的能力比分别不同 的灰度级的能力强，因此，把人眼
14、无法区 别的灰度变化，施以不同的彩色来提高识 别率，这便是伪彩色增强的基本依据。63真彩色（true color） 假彩色（false color）3-2-1 7-4-264伪彩色增强方法 基本思路l要由灰度图像生成一幅彩色图像是一个一 到三的影射。l显然由少信息量获得多信息量必然是基于 估计原理。也就是说，对未知的部分，通 过各种手段进行合理的估计。l研究的目的不同，则给出的灰度到彩色的 估计影射方法也随之不同。65伪彩色增强方法 分类l伪彩色增强方法大致可以分为以下三类：l基于灰度变换的伪彩色方法l基于灰度调色板的伪彩色方法l基于区域分割的伪彩色方法66基于灰度变换的伪彩色方法 基本原理l
15、仿照对温度的描述方式，当温度比较低，我 们会想到蓝色（又称冷色调）。 l当温度较高的时候，会想到红色（又称暖色 调）。 l根据人感官上的这一特性，将亮度低的影射 为蓝色，亮度高的影射为红色。67基于灰度变换的伪彩色方法 影射关系l由此，可以按照如下所示的影射关系进行伪彩 色处理。2550 63 127 191 255 fgR 2550 63 127 191 255 fgG255fgB0 63 127 191 255 68基于灰度变换的伪彩色方法 影射关系l按照前面的影射关系，最终可以获得灰度与彩 色的对应关系如下图所示。l可以看到，经过综合之后，颜色与光照强度相 关。69基于灰度变换的伪彩色效果示例70基于灰度调色板的伪彩色方法 基本原理索引值R G B1 R1 G1 B12 R2 G2 B2： : : :N RN GN BN 按照位图文件的索引色模式，首先根据需要设计一个调色板。然后，将灰度值作为调色板的索引值，完成从灰度到彩色的影射。灰度值71基于灰度调色板的伪彩色方法 影射关系索引值 R G B1 R1 G1 B12 R2 G2 B2： : : :N RN GN BN索引值 R G B1 R
